基于广义回归神经网络的电缆接头温度预测

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通过电缆接头温度监测电缆接头运行状况,是供电公司管理电缆运行的良好途径。利用已有的110kV单芯电缆运行试验数据,建立基于广义回归神经网络的电缆接头温度预测模型。研究分析结果表明GRNN模型相比BPNN模型具有较高的准确度和可靠性,克服了BPNN模型预测时训练过程中存在局部最小点、收敛速度慢等缺点, Monitoring the operation of the cable connector via the temperature of the cable gland is a good way for the power company to manage the operation of the cable. Based on the existing test data of 110kV single-core cable, the temperature prediction model of cable joint based on generalized regression neural network is established. The research results show that the GRNN model has higher accuracy and reliability than the BPNN model, overcomes the shortcoming of local minimum points and slow convergence speed in the training process of the BPNN model,
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